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【课程大纲】 第01课-Mahout数据挖掘工具(1) 共9页 第02课-Mahout数据挖掘工具(2) 共9页 第03课-Mahout数据挖掘工具(3) 共12页 第04课-Mahout数据挖掘工具(4) 共9页 第05课-Mahout数据挖掘工具(5) 共11页 第06课-Mahout数据挖掘工具(6) 共9页 第07课-Mahout数据挖掘工具(7) 共11页 第08课-Mahout数据挖掘工具(8) 共14页 第09课-Mahout数据挖掘工具(9) 共12页 第10课-Mahout数据挖掘工具(10) 共14页 第11课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(1) 共11页 第12课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(2) 共12页 第13课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(3) 共11页 第14课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(4) 共20页 第15课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(5) 共10页 第16课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(6) 共12页 第17课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(7) 共11页
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方
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用
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Hadoop
Mahout数据挖掘工具 (10)
推荐系统的对比
Taste介绍
实例:基于Mahout的电影推荐系统
课程目标
三种推荐算法的区别
基于用户的协同过滤 VS 基于人口统计学的推荐
相同:基于用户的相似度计算推荐
不同:如何计算用户相似度
前者是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度
后者的机制只考虑用户本身的特征
基于物品的协同过滤 VS 基于内容的推荐
相同:基于物品用户相似度预测推荐
不同:计算方法
前者是从用户历史的偏好推断
后者是基于物品本身的属性特征信息
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